TÁCH CÁC ĐẶC ĐIỂM KHÔNG GIAN-THỜI GIAN SỬ DỤNG HỌC SÂU TRONG CẢM BIẾN PHỔ HỢP TÁC

Tóm tắt

Trong các hệ thống vô tuyến nhận thức, cảm biến phổ đóng vai trò quan trọng trong việc phát hiện sự có mặt của người dùng sơ cấp (PU). Trong công trình này, một mô hình cảm biến phổ hợp tác (CSS) dựa trên các kiến trúc GCN và BiLSTM (GCN-BiLSTM) được đề xuất. Cụ thể, kiến trúc GCN được áp dụng để trích xuất mối quan hệ giữa những người dùng thứ cấp (SUs). Bên cạnh đó, kiến trúc BiLSTM học mối tương quan thời gian của thông tin cảm biến tại các SUs. Sự hiện diện của PU được quyết định dựa trên các đặc điểm không gian-thời gian, được kết hợp từ đầu ra của các mạng GCN và BiLSTM. Mô hình đề xuất được đánh giá trong một kịch bản kênh truyền động (tức là kênh truyền fading). Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình GCN-BiLSTM có chất lượng cảm biến phổ hợp tác tốt hơn so với các mô hình CNN và CNN-GRU.